📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**について、7月1日から28日にかけて全体的に上昇トレンドが見られます。特に7月6日から10日にかけて顕著な上昇がありましたが、その後やや平坦化しました。
– **個人WEI平均**も類似の傾向を示し、対照的に社会WEI平均はさらに力強い上昇トレンドを示しています。社会基点での評価が高くなっていることが分かります。
### 異常値
– 7月6日、7月7日は特に社会的要因の影響によりWeIが高くなっていることが見受けられますが、その後急減した日もあり、データのブレが確認できます。
– 経済的余裕や心理的ストレスなど、特定要素が特定日で大きく変動しています。例えば、7月20日の経済的余裕、心理的ストレスの異常なまでに低いスコアは不安定要因として注視する必要があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドでは、全体的なWEIスコアには、周期的な内外の影響よりも全体的上昇が優勢です。
– 残差では、様々な要因が混ざり合い影響し、特定の社会イベントや政策変動が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– 社会的な要因間の相関が強く、特に社会基盤・教育機会、公平性、持続可能性との関連が強いことが確認できます。個人の心理的ストレスと経済的余裕の相関も、それぞれの個人採点において重要な因子であることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図データから、個人評点では交通量が高いが広く分散しており、異常な数値が数日にわたって観測されていることが確認できます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 第一主成分 (PC1) が73%寄与しており、これは殆どの変動が一つの主要要素によることを示しており、社会的変動の強い影響下にあります。第二主成分 (PC2) が10%寄与、これは補完もしくは逆影響を示すもので、PC1、PC2を組み合わせることで複雑な社会的要因の影響が理解できるでしょう。
この分析は、多くのポジティブな向上が社会的な要因に依存していることを示唆していますが、個々の経済状態や心理的健康状態の影響による揺れも無視できない範囲で発生しています。したがって、全般的な対策と個別の状況関係の対応のバランスが重要です。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータは最初横ばい、次第にゆるやかな下降傾向が見られます。
– 各予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測期間に向かってわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日に、データポイントが他の日の結果と比較して大きく異なるなどの外れ値があります。これらは黒い円で強調されています。
– グラフ全体としては、特に急激な変動は見られませんが、若干の波状の変動があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 予測データは赤い「×」で示され、異常値は黒い円で示されています。
– グレーの背景は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績データの間には、実績データが予測とおおむね一致しつつも、予測の不確かさ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 値は概ね0.7から0.9の範囲に分布しています。極端に高いまたは低いスコアは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアのわずかな下降傾向は注意が必要です。スコアが低下する理由を分析することで、潜在的なリスクを回避できる可能性があります。
– 外れ値の特定とその原因の理解は、さらなる改善や異常検出のために重要です。
– 予測の精度は現在のところ高いように見えますが、予測の不確かさを考慮に入れた戦略立案が求められます。
このグラフは、社会的な指標やパフォーマンスをモニタリングしながら、将来のトレンドを予測し、計画するための有用なツールとして活用できます。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ解析と洞察
### 1. トレンド
– **全体の傾向:** グラフ全体として見た場合、実績のWEIスコアは初期に上昇し、その後横ばいからやや下降の傾向を示しています。予測線は全体的に横ばいまたはわずかに下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 異常値として黒い円で囲まれたデータポイントがいくつか確認されます。これらは、予測の不確かさの範囲から外れており、特定の出来事や要因が影響を及ぼした可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **既実績データ（青い点）:** 実績データの変動幅は大きくないものの、全体的に一定の範囲内に収まっています。
– **予測データ（ピンク、緑、青の線）:** 予測モデルの異なる手法によるものですが、いずれも大きな変動はなく、安定性を示しています。
– **不確かさ範囲（灰色の範囲）:** 予測の信頼範囲を示しており、実績データの多くがこの範囲内に収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **モデル間の関係性:** 予測手法間での予測値の差異は小さく、即座に影響を及ぼす可能性のある外的要因が大きくないことが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関:** 実績データと予測データは全体的には一致しており、高い相関性があると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じること、社会への影響
– **直感的感覚:** グラフは全体的に安定しているため、社会的安定や政策の持続性が感じられます。ただし、外れ値が目立つ部分には注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響:** 全体の安定したトレンドは、リスク管理や戦略計画において安心感を与える一方、急激な外れ値には柔軟に対応する必要があることを示しています。企業や政策担当者は、予測の不確信範囲に注目し、想定外の事象への準備をすることが重要です。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは全体的に横ばいで、0.6から1.0の範囲に集中しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべてわずかに下降傾向を示しているため、今後の若干の低下を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが外れ値として強調されています。これらは通常の変動範囲を超えたイベントを示唆しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績のプロットは青色の点で表されており、黒い円で囲まれたものが異常値です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で表され、予測の信頼性の尺度となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法のラインは互いに近接しており、予測モデル間の一致度が高いことを示しています。これにより、予測の信頼性が強化されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは多くのデータポイントが0.8付近に集中しており、全体的に高いWEIスコアを維持していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 30日間の観察期間中、社会的な安定性はほぼ維持されていますが、予測は多少の低下を示唆しています。これにより、社会活動の減速や変化が予測され、政策的な対応が求められるかもしれません。
– 異常値は特定のイベントや外部要因による影響を示している可能性があります。これらを深く分析することで、未対応の社会課題を特定できるかもしれません。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、このグラフの特徴と洞察を分析します：
1. トレンド
– トレンドは全体的に横ばいで、WEIスコアは比較的一定しています。しかし、いくつかの変動や外れ値も観察されます。
2. 外れ値や急激な変動
– WEIスコアが突然低下する外れ値がいくつか見られます。これらは異常値として強調されています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績値を示しており、経済的余裕の実際の測定値を表しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で表示されており、予測の信頼性や変動の余地を示しています。
– 三種の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値は予測の不確かさ範囲内で推移しており、予測モデルは全体的に実績値に対して合理的な予測を提供しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値は不確かさ範囲の中で分布しており、予測モデルと比較的高い相関があると推測されます。予測モデル間でも大きな乖離は見られません。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– WEIスコアは比較的一貫しているが、外れ値が時折発生することから、不安定な要素が潜んでいる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響については、経済的余裕が概ね安定していることは安心材料ですが、予測モデルを使った綿密な分析が必要です。
– 特に外れ値の発生原因を分析し、再発防止策を講じることが重要です。可能性としては、経済的ショックや個別の経済的イベントが考えられます。
この分析は、WEIスコアの安定性と特異な動きを理解する一助となるでしょう。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– WEIスコアの実績値（青のプロット）は全体として大きな変動は見られず、おおよそ横ばいです。
– 日々のスコアに小さな変動は見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒色の円で囲まれていますが、数が少なく、データの範囲内に収まっているようです。
– WEIスコアの変動は概ね標準偏差内（濃い灰色の範囲）に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績データを示しており、各日における個人のWEIスコアを表現しています。
– 紫、シアン、マゼンタの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく異なる予測値です。これらはほぼそれぞれのモデルで横ばいを示しています。
– 濃い灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測値の間に大きな乖離は見られず、予測モデルは実績に基づいてほぼ安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと各予測の間には高い相関があると推測されます。日々のスコアは大きな変動がなく、範囲内の分布に終始しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響:**
– 人間がこのグラフを見た場合、個人の健康状態が安定していると感じるでしょう。予測と実績に大きな差がないため、データの信頼性を高く評価する可能性があります。
– ビジネスや社会では、このようなスコアは健康関連サービスの安定性を示唆し、安心感を与える要素となるかもしれません。特に健康管理アプリや医療プログラムでの活用が想定されます。
全体として、データは安定しており、予測モデルもそれをしっかりとサポートしている印象を与えます。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの前半は一貫性があり、WEIスコアは0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいです。しかし、グラフの後半では少し変動が見られます。
– 予測手法（三種類の回帰モデル）によって示される未来の傾向は、やや平坦またはわずかな下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が認識されています。これらはスコアが0.8を超えているか、0.6を下回っている点です。
– 特に7月の後半から8月初旬にかけて、スコアの増減が大きい日が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、予測データは赤い「✕」で表されています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、予測ラインはそれぞれの手法に基づいた未来のスコアを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法がやや異なる未来のシナリオを示しており、特に線形回帰とランダムフォレストは微妙な差を示しています。
– これにより、将来的なスコアの不確実性を考慮する必要が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度は0.6から0.8の間で高く、これが通常の範囲と見なされるでしょう。
– 時期による変動があり、特に一部の期間においてストレスが増大していることが読み取れます。
6. **人間の直感およびビジネス/社会への影響**
– このデータは心理的ストレスの管理に役立つ可能性があります。ピーク時期に対する対策や予防措置が考えられます。
– ストレスが高い時期が特定できれば、企業は従業員の支援を強化する計画を立てることができます。
– 社会的には、特に外れ値が多い時期には何らかの社会イベントが影響を及ぼした可能性も検討すべきです。
このグラフは、個人のストレス管理や組織のメンタルヘルス戦略において重要な洞察を提供します。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 期間の前半（7月1日から7月15日頃）は、WEIスコアが0.8付近で横ばい。また、7月15日以降からWEIスコアがやや減少傾向にあります。
– 予測データでは、線形回帰は減少傾向を示している一方、他の予測手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では異常値として黒い円で囲まれているデータポイントがいくつか見られ、特に7月中旬以降に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、ある程度の変動はありますが、全体的には大きな上下動はないです。
– 異常値は自動的に特定され、重要な変動要因である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの比較では、予測手法により結果が異なり、ランダムフォレスト回帰の予測が減少しているのが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおけるスコアは概ね0.6から1.0の範囲内に収まっており、やや狭い範囲で変動しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアが高いほど自由度と自治が高いことを示唆していますが、7月中旬以降にスコアが減少していることは、社会情勢の変化や個人の活動の制約など、何らかの影響を示している可能性があります。
– 予測が横ばいの場合、現在の状況が維持されると予測されています。一方、減少が予測される場合は、将来的な自由度や自治が制限される可能性があるという警鐘とも捉えられます。
この分析により、状況の改善に向けた対策や継続的なモニタリングが重要であると考えられます。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データトレンド**:
– グラフの左側において、WEIスコアは高い水準（0.8～1.0付近）で推移しています。
– 7月中旬にかけて徐々に下降し、特に7月の後半から急激にスコアが低下している点が見られます。
– **予測トレンド**:
– 線形回帰では、全体にわたって下降トレンドが予測されています。
– 一方、決定木とランダムフォレストの回帰予測は一定の水準で推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として認識されたプロットは全体的に多く見受けられます。特に7月中旬以降はスコアが0.6以下まで急激に低下している日があります。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの色と形**:
– 青色の点は実績値を示し、外れ値は黒い縁取りで強調されています。
– 予測値は異なる回帰モデルで色分け（紫、シアン、ピンク）されています。
– **不確かさ範囲**:
– グレーの範囲が予測の不確かさを示しており、大部分の実績がこの範囲内に収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値は予測の不確かさ範囲内で推移していることから、予測モデルが実績を概ね捉えていると考えられます。ただし、線形回帰の予測は最初の高スコア期間を捉えきれていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の高いスコアとその後の低下との間に一貫した相関は見受けられず、外的な要因による突然の変動の可能性も考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフから、人間は予測モデルの違いによるスコア予測の幅や実績の急激な変動を直感的に捉える可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、WEIの下降が持つ影響を評価する必要があります。公平性や公正さの低下が社会的信用や信頼にどのように反映されるかを検討することが重要です。特に急な下降は、政策変更やイベントの影響を受けている可能性を示唆します。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 実績のデータは全体として、0.8～1.0の範囲で横ばいのトレンドです。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのいくつかが外れ値として特定されていますが、全体的なスコア範囲には大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、黒い円で囲まれたものは外れ値です。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 複数の色の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には相関があると見られ、予測モデルは実績データをおおむね追随しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密に分布しており、コンシステントに0.8～1.0の範囲に収まっています。
– 予測曲線と実績の間に明確な相関が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間は、持続可能性と自治性が比較的安定していると感じるでしょうが、わずかな上昇傾向が未来に向けた改善の可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、予測による将来の改善の見込みが、政策や投資決定を支える可能性があります。予測の不確実性が低いことも、計画を立てやすくするでしょう。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性が高い水準で維持されていることを示唆しており、予測も安定した成長を示しているため、将来の展望は比較的ポジティブであると考えられます。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の実績AI）は全体としてゆるやかな横ばいに見えますが、多数の急激な変動があります。
– 予測線の傾向としては、線形回帰と決定木回帰はほぼ平行しており、横ばいに近いです。ランダムフォレスト回帰は微増傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側で、特に7月初めのところに複数の外れ値が見受けられます。
– 外れ値は黒い丸で示されており、特定の期間に大きな変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、予測の不確かさ範囲はグレーの背景で示されています。
– 予測データ（赤の×印）は、実績よりも多少高いスコアを示しています。
– 予測の不正確性を示す範囲（グレーのシェーディング）は、データの不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には一定のギャップが存在し、予測モデルが多少楽観的なスコアを提示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の範囲内で集中しており、主要なクラスターが0.8〜0.9の範囲にあります。
– 不確かな範囲と外れ値の存在が、データの変動を示しています。
6. **洞察とその社会的・ビジネス的影響**:
– 教育機会や社会基盤のスコアが安定せず、特に月初めの外れ値がマイナスな影響を与えることが懸念されます。
– 実績値と予測値のギャップを考慮すると、データの収集や予測モデルの正確性の向上が必要です。
– ビジネスや政策の策定には、外れ値の原因を特定し、適切な対策を講じることが重要です。
この分析に基づき、データの品質や予測モデルの改善を通じて、より正確な社会基盤や教育機会の評価が可能になります。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、全体的に1.0に近い高いレベルで保たれているが、日付が進むにつれて一部スコアが低下している。
– 線形回帰予測はわずかな下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの一部に異常値とされるポイントが、0.6付近に集中して存在している。
– 初期の頃に数回大きな下落が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示している。
– 線形回帰よりも他の予測手法（決定木、ランダムフォレスト）の方がスコアの変動を安定された形で予測している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が用いられ、いくつかの手法は横ばいに近い安定した予測を見せている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い部分と低い部分が明確に区分され、分布に連続性が少ない。
– 特定の期間において、スコアの急激な低下が複数回起きている。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 多くの場合、社会の共生や多様性に関しては比較的安定したスコアが維持されているが、一部では何らかの要因でスコアが乱高下していることが考えられる。
– 社会の一部で不調和や多様性の喪失が一過性に発生している可能性を示唆する。
– これをビジネスや政策に活かす場合、急激に低下する時期の原因を分析し、予防策を講じることが求められる。普遍的かつ持続可能な共生を実現するための長期的な施策が重要だと考えられる。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフ解析に基づくインサイトを提供します。
1. **トレンド**
– 各日の時間帯におけるスコアの変化が示されており、周期性と一部の時間帯での集中が見られます。特定の日付での変動が少なく、横ばいの傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「19時」の時間帯におけるスコアが他の日に比べて高い日があり、これは外れ値と見なせます。
– 「23時」台でも周期的に高いスコアが観察され、こちらも注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡によってスコアの大小が示されています。黄色が高スコアを示し、紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに活動またはイベントの集中がある可能性を示唆しています。同じ時間に異なる日でもスコアが高まる時間帯のパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアは曖昧ではありますが、一部の時間帯（特に「8時」や「17時」）で一貫して高めのスコアが示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– 社会の活動が「8時」から「17時」の間で活発であり、特定の日に「19時」以降も高まる日があることがわかります。
– これに基づいて、特定の時間帯に集中してマーケティングやサービス提供を行うことで効率的なアプローチができる可能性があります。また、日中外の時間帯（特に深夜帯）の活動を増やすための施策も考えられます。
このように、特定の時間帯や日付での傾向をつかむことで、ビジネス戦略や社会施策に活用できる可能性があります。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、「個人WEI平均スコア」に関する時系列データをビジュアル化したものです。以下に、視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 全体的には、一定の時間帯で色が変化しているものの、一貫した上昇または下降トレンドは見られません。
– ただし、日ごとに特定の時間帯でスコアの密度が見えるため、周期的あるいはルーチン的なパターンの可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月8日と7月15日には、明るい黄色で非常に高いスコアが示されています。これは他の日と比較して顕著であり、何らかの特異なイベントや活動があったと推測されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃さはスコアを示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとのスコアの違いが、特定の日や時間に活動や効果が集中している可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（たとえば、午前8時や午後16時、午後23時）にのみスコアが現れており、他の時間帯にはデータが存在しない、つまり活動やデータ収集が行われていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体を横断する明確な相関は見当たりませんが、特定の日付や時間帯に密集してスコアが発生しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフを見て、特定の日または時間帯に何か重要なことが発生している、またはその時間に特に活発な行動があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、特定の時間帯や日にイベントを集中的に行う戦略が考えられ、ピーク時間を把握することによる効率的なリソース配分が可能になるでしょう。
このヒートマップからは、日常のサイクルや個人行動の傾向が見え隠れし、それを理解することで社会活動や商業活動におけるタイミングの最適化が図れる可能性があります。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– データは特定の時間帯（主に7時と16-20時）に集中しており、これらの時間に活動や社会的な関心が高まっていることが示唆されます。
– 7月中旬から後半にかけて、23時の活動が増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や23日は特異的に色が異なり、これらの日に何か特別なイベントや状況が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、明るい緑から黄色はスコアが高めであることを示し、紫や濃い青はスコアが低めであること示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で同じスコア傾向が見られ、一貫した活動パターンの存在を示唆します。特定の色のグループが時間帯にわたって繰り返されることから、ある種の日常的なパターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に16-18時の間に高スコアの色が集中しているため、この時間帯が最も活発と言えるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一部の日時に活動が集中していることから、ビジネス活動や社会的イベントが特定の時間帯に集中している可能性があります。特に夕方以降の活動の増加は、ビジネス開発の機会やターゲットとする時間帯の戦略立案に活用できるでしょう。
– また、7月下旬にかけて夜間の活動が増えていることは特定の社会的イベントや季節的な影響が考えられます。このようなデータは社会動向の分析や市場予測などに役立つ可能性があります。
この分析により、ビジネスや社会的な政策を策定する際に、特定の時間帯や日付に焦点を当てた戦略的な対応が求められることになります。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは30日間のデータに基づく相関を示しており、トレンドとしての変動は示されていません。ただし、相関の強弱が視覚的に示されているため、要素間の関係性の理解が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値や急激な変動はヒートマップから直接読み取るのは難しいですが、相関が特に低い部分（例: 個人WEI（経済的余裕）と他の要素）は、他のグループと異なる動きがある可能性を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が強い負の相関を示しています。白に近い色は相関が弱いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このヒートマップには直接的に時系列データは表示されていませんが、各WEI項目間の相関関係が強調されており、特定の要素が他によく影響を与えているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは多くの要素と強く相関しており、特に個人と社会のWEI平均値と強い関係があります（相関係数0.95および0.97）。
– 個人WEI（経済的余裕）と他の要素との相関は比較的低く、多くの要素に対して負の相関がみられます。
6. **このグラフから人間は直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会全般の幸福度や満足度が、個人の経済的な余裕とはそれほど強く結びついていない可能性が示唆されています。
– 公平性・公正さや共生・多様性の確保といった社会的な指標は、総合WEIと高い相関があるため、これらの向上が全体的な幸福度アップにつながる可能性が考えられます。
– ビジネスや政策決定においては、特に強い相関を示す要素に注力することで、効果的な社会改善策が導けるでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、この箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータで、明確な時間に沿ったトレンドは示されていませんが、各カテゴリの分布から傾向を探ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI(心理的ストレス)」や「社会WEI(共同整備・経済機会)」において、外れ値（円のプロット）が数多く見られます。これは、比較的異常なスコアを持つデータポイントが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図のそれぞれの箱は、中央の箱部分が中央50%のデータを示しています（第1四分位から第3四分位）。箱の中の線は中央値を示し、ヒゲは通常範囲（1.5倍の四分位範囲）のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で比較して、特に「個人WEI(経済充実)」と「個人WEI(心理的ストレス)」は広い分布範囲を持っていますが、ヒゲ内のデータが比較的高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(持続可能性と自治体)」や「社会WEI(公正性・公平性)」は比較的狭い範囲で集中しており、安定したスコアを示しています。
– 「個人WEI(自由度と自治)」は、中央値がやや低めですが、分布は比較的安定しております。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 総じて「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」は最も高い中央値を持ち、社会の多様性や自由の保障がうまく機能している可能性があります。
– 「個人WEI(心理的ストレス)」の外れ値の多さは、特定の状況下で心理的ストレスを感じる人々が一定数存在する可能性を示唆しており、社会的なサポートの必要性を強調しています。
このデータは、社会政策の改善、個人への支援の方策、経済機会の創出などに関する洞察を提供しており、各領域での取り組みを検討するための指標となります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– **上昇/下降**: トレンド成分を見ると、最初は上昇していますが、途中から下降に転じています。このことは、全体的な傾向として短期的な成長の後に減速傾向にあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 特に観察値や残差には、一時的な急激な上昇または下降が見られます。残差の急激な上昇は他の未知の要因による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– **観察値**: 上下に変動しつつも全体的に押し上げられたピークを含んでいます。
– **トレンド**: 社会的な要素やニーズが変わる可能性を示しています。
– **季節性**: 短期的な周期的変動があり、潜在的に15日程度の周期が予想されます。
– **残差**: 規則的ではなく、一時的な変動の要因があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性と残差が観察値の変動に寄与しています。季節要因が観察値の周期的変動を生む一方で、残差が短期的な予測不能な変動を引き起こしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期的パターンが示唆され、トレンドラインの上昇と下降とが観察値の上昇・減少と強い関連を持っている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的に見ると、データは一旦上昇し、ピークを迎えた後に次第に低下しています。このようなパターンは、需要の変化や社会的な現象の消長といった意味を持つかもしれません。ビジネスでは、短期的な成長を意識しつつ長期的な減少への対応を考慮する必要があるでしょう。社会的要因が強く影響を与える可能性も示唆されています。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を解説します。
### 1. トレンド
– **Observed**: 総合的に見ると、評価期間の初旬に向けて上昇し、その後ピークを迎え、徐々に減少しています。
– **Trend**: トレンドは一定の上昇を示しており、途中でピークを迎えた後、下降に転じています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 残差の変動が大きい箇所があり、特に中盤に急激な変動が見られます。これが外部要因や予測不可能な要因によるものと考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、日々の変動が示されています。
– **Trend**: 長期にわたる動きを示し、全体的な方向性をつかむためのデータです。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、一定のパターンが繰り返される旨が示されています。
– **Residual**: トレンドや季節要因を除いたデータの部分で、ノイズや予測外の変動を表します。
### 4. 関係性
– **TrendとObserved**: トレンドのピークとObservedの値が一致しており、全体的な動向に沿った観測がなされています。
– **SeasonalとResidual**: 季節性の影響を除いた後の変動がよくわかり、これが残差に現れています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明示的な相関関係は示されていませんが、季節性と残差がObservationsの変動に影響を及ぼしていると考えられます。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– トレンドの途中での下降は、社会的またはビジネスの変動要因（例: 市場変動や政策変更）による可能性が考えられます。
– 急激な残差の変動は、予期せぬイベント（例: 天候変動、経済的ショック）が影響している可能性があり、その理解はリスク管理や戦略設定において非常に重要です。
– 季節性は、ある種の恒常的なサイクルとしてビジネス戦略に組み込むことができます。
この分析により、個人のWEI平均スコアがどのように変動しているかを理解し、それに基づく意思決定に役立てることができます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– **トレンド成分**を見ると、最初の2週間は上昇しており、その後緩やかに下降しています。これは、全体的な社会WEI平均スコアの一時的な上昇があったことを示唆しています。しかし、後半は下降を始め、長期的には減少傾向にある可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed成分**では、急激な変動が見られ、特に7月中旬以降にスコアに急激に下降する場面が観察されます。この変動は一時的なイベントや外部要因による影響を示しているかもしれません。
– **Residual成分**には、7月中旬のスコアが大きく変動している箇所があり、これは観測データに対する予期しない変動を示しています。
### 3. プロット要素
– **Seasonal成分**は周期性を示しており、短期的な周期的な変動が観察されます。これは、週末や特定の曜日による季節要因が影響している可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンド、季節、残差の各成分は異なる要素を強調しており、特にObservedとResidual成分の変動が同調している箇所が見られます。これは、外部の影響をより強く示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **Seasonal**と**Residual**成分が一定のパターンを示しており、依存関係がある可能性がありますが、相関が高いとは限りません。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– このグラフから、人々は社会アプリに対する関心が変わりやすく、短期間での変動が大きいことを感じるでしょう。これは、突発的な社会的トレンドやイベントなどが影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの変動を利用してマーケティング戦略を調整することが求められるかもしれません。特に、上昇トレンドの初期段階を捉えてプロモーションを行うことが重要です。
総じて、このグラフは短期的には非常に動きが激しく、これをうまく活用することが機会とリスクの対応に繋がるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、第一主成分と第二主成分の間の分布を観察できます。特定の明確なトレンドはなく、データは比較的均等に広がっています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
目立った外れ値は観察されません。データポイントは全体的に第一主成分と第二主成分の範囲内に収まっています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **第一主成分（横軸）**: 分散が大きく、データ全体の変動に寄与している要素。
– **第二主成分（縦軸）**: 第一主成分に比べて寄与率は低いが、データの変動を補足する要素。
#### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
時系列データの関係はこのプロットから直接は読み取れません。しかし、2D分布から、データポイント間の類似性や差異を視覚的に確認できます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
分布が広がっているため、主成分間に強い相関はなく、多様な構成要素から成り立っていることを示しています。密集している部分も見受けられ、これらは特定の特徴を共有している可能性があります。
#### 6. 直感的な感触とビジネスや社会への影響
このグラフから直感的に感じられるのは、社会的なデータが複雑かつ多様であり、一部の特徴が他と比較してより顕著である可能性です。ビジネスや政策立案においては、これらの主成分の特性を理解することで、社会的な傾向や必要な対応策を策定するのに役立ちます。分析対象が何であるかによりますが、これにより意思決定プロセスを改善するための具体的な指針を見出せるでしょう。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。